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Kaloina RAKOTONARIVO

Participante desde 2024

Liga Diamante

35186 pontos
Google DeepMind: treine um modelo de linguagem pequeno Earned Jan 19, 2026 EST
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture Earned Jan 19, 2026 EST
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned Jan 18, 2026 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data Earned Jan 17, 2026 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model Earned Jan 15, 2026 EST
Atividade prática: preparação para sua certificação Cloud Data Analyst Earned Nov 18, 2025 EST
Criação de sistemas de machine learning de produção Earned Feb 28, 2025 EST
ML Pipelines on Google Cloud - Português Brasileiro Earned Feb 14, 2025 EST
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo Earned Feb 13, 2025 EST
Noções básicas do Google Cloud VMware Engine Earned Feb 7, 2025 EST
Criar embeddings, pesquisa vetorial e RAG com o BigQuery Earned Feb 5, 2025 EST
Como criar apps de IA generativa no Google Cloud Earned Jan 22, 2025 EST
[Deprecated] Advanced ML: ML Infrastructure Earned Jan 22, 2025 EST
Introduction to Reliable Deep Learning Earned Jan 21, 2025 EST
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job - Português Brasileiro Earned Jul 26, 2024 EDT
Criar modelos de ML com o BigQuery ML Earned Jul 18, 2024 EDT
Data Catalog Fundamentals Earned Jul 17, 2024 EDT
Como aplicar conceitos avançados do LookML no Looker Earned Jul 5, 2024 EDT
Developing Data Models with LookML Earned Jun 7, 2024 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned Jun 5, 2024 EDT
Introdução ao Vertex AI Studio Earned Jun 4, 2024 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker Earned Apr 11, 2024 EDT
Como criar modelos de legenda para imagens Earned Mar 25, 2024 EDT
Modelos de transformador e modelo de BERT Earned Mar 22, 2024 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador Earned Mar 19, 2024 EDT
Mecanismo de atenção Earned Mar 15, 2024 EDT
Noções básicas de análise de dados do Google Cloud Earned Mar 15, 2024 EDT
Introdução à geração de imagens Earned Mar 13, 2024 EDT
Introdução à IA responsável Earned Mar 9, 2024 EST
Introdução à IA generativa Earned Mar 8, 2024 EST
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Mar 6, 2024 EST

Receba o selo de habilidade avançado Google DeepMind: treinar um modelo de linguagem pequeno ao concluir este curso para demonstrar habilidades nas seguintes atividades:formular problemas de pesquisa de modelos de linguagem do mundo real, criar um tokenizador simples, preparar um conjunto de dados para treinar um modelo de linguagem de transformador e executar o loop de treinamento de um modelo de linguagem pequeno. Acesse este laboratório sem custo financeiro ao se inscrever na assinatura sem custo financeiro. Receba 35 créditos sem custo financeiro por mês!

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In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.

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In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.

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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.

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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.

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Este é o último dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Data Analytics. Neste curso, você vai combinar e aplicar o conhecimento e as habilidades básicas dos cursos anteriores em um projeto final focado em todo o ciclo de vida dos dados. Você também vai praticar o uso de ferramentas baseadas na nuvem para adquirir, armazenar, processar, analisar, visualizar e comunicar insights de dados de maneira eficaz. No final do curso, você terá concluído um projeto demonstrando sua proficiência em estruturar dados de várias fontes de maneira eficiente, oferecer soluções para outras partes interessadas e visualizar insights de dados usando um software com base na nuvem. Você também vai atualizar seu currículo e praticar técnicas que ajudam a preparar você para se candidatar e passar por entrevistas de emprego.

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Neste curso, vamos conhecer os componentes e as práticas recomendadas para criar sistemas de ML com alto desempenho em ambientes de produção. Vamos abordar algumas considerações comuns relacionadas à criação desses sistemas, como treinamento estático e dinâmico, inferência estática e dinâmica, TensorFlow distribuído e TPUs. O objetivo deste curso é conhecer as características de um sistema de ML eficiente, que vão muito além da capacidade de fazer boas previsões.

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Neste curso, você vai aprender com engenheiros e instrutores de ML que trabalham com o desenvolvimento de última geração dos pipelines de ML aqui no Google Cloud. Nos primeiros módulos, vamos abordar o TensorFlow Extended (ou TFX), que é uma plataforma de machine learning do Google baseada no TensorFlow criada para gerenciar pipelines e metadados de ML. Você vai conhecer os componentes e a orquestração de um pipeline com o TFX. Também vamos abordar como é possível automatizar os pipelines usando a integração e a implantação contínuas e como gerenciar os metadados de ML. Depois disso, vamos mudar o foco para discutir como podemos automatizar e reutilizar os pipelines de ML em vários frameworks de machine learning, como tensorflow, pytorch, scikit-learn e xgboost. Você também vai aprender a usar outra ferramenta no Google Cloud, o Cloud Composer, para orquestrar seus pipelines de treinamento contínuo. Por fim, vamos mostrar como usar o MLflow para gerenciar o ciclo de vida completo do ma…

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Neste curso, profissionais de machine learning vão conhecer as principais ferramentas, técnicas e práticas recomendadas para avaliar modelos de IA generativa e preditiva. Essa avaliação é muito importante para garantir que os sistemas de ML produzam resultados confiáveis, precisos e de alto desempenho na produção. Os participantes vão entender em detalhes as várias métricas e metodologias de avaliação, além da aplicação correta delas em diferentes tarefas e tipos de modelo. O foco do curso está nos desafios específicos dos modelos de IA generativa e nas estratégias para lidar com eles de forma eficaz. Usando a plataforma Vertex AI do Google Cloud, os participantes vão aprender a implementar processos robustos de avaliação para selecionar e otimizar os modelos, com monitoramento contínuo.

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Neste curso, você vai começar construindo uma base sólida com os principais conceitos do Google Cloud VMware Engine (GCVE). A partir daí, vamos mergulhar na arquitetura e nos componentes exclusivos do GCVE, descobrindo como preparar, implantar e investigar VMs em um ambiente de nuvem privada. O curso guiará você pelo gerenciamento e monitoramento da sua nuvem privada, configurando componentes de rede e armazenamento e conectando o GCVE ao ecossistema mais amplo dos serviços do Google Cloud e à Internet.

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Este curso estuda uma solução de geração aumentada de recuperação (RAG) no BigQuery para mitigar as alucinações da IA. Ele introduz um fluxo de trabalho de RAG que engloba a criação de embeddings, a pesquisa por um espaço vetorial e a geração de respostas aprimoradas. O curso explica os motivos conceituais dessas etapas e a implementação prática delas com o BigQuery. Até o fim do curso, será possível criar um pipeline de RAG usando o BigQuery e modelos de IA generativa como o Gemini, além de modelos de embeddings, para lidar com os próprios casos de uso de alucinação de IA.

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Os aplicativos de IA generativa proporcionam novas experiências de usuário que eram quase impossíveis antes da invenção dos modelos de linguagem grandes (LLMs). Ao desenvolver aplicativos, como você pode usar a IA generativa para criar apps potentes e interativos no Google Cloud? Neste curso, você vai conhecer os aplicativos de IA generativa e aprender a usar o design de comandos e a geração aumentada de recuperação (RAG) para criar apps avançados com a ajuda dos LLMs. Você também vai saber o que é a arquitetura pronta para produção, usada nos aplicativos de IA generativa, e vai criar um aplicativo de chat com base em RAG e LLM.

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Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.

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This course introduces you to the world of reliable deep learning, a critical discipline focused on developing machine learning models that not only make accurate predictions but also understand and communicate their own uncertainty. You'll learn how to create AI systems that are trustworthy, robust, and adaptable, particularly in high-stakes scenarios where errors can have significant consequences.

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Este é o último dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Data Analytics. Neste curso, você vai combinar e aplicar o conhecimento e as habilidades básicas dos cursos anteriores em um projeto final focado em todo o ciclo de vida dos dados. Você também vai praticar o uso de ferramentas baseadas na nuvem para adquirir, armazenar, processar, analisar, visualizar e comunicar insights de dados de maneira eficaz. No final do curso, você terá concluído um projeto demonstrando sua proficiência em estruturar dados de várias fontes de maneira eficiente, oferecer soluções para outras partes interessadas e visualizar insights de dados usando um software com base na nuvem. Você também vai atualizar seu currículo e praticar técnicas que ajudam a preparar você para se candidatar e passar por entrevistas de emprego.

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Conclua o selo de habilidade intermediário Criar modelos de ML com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar e avaliar modelos de machine learning usando o BigQuery ML para fazer previsões de dados.

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Data Catalog é um serviço de gerenciamento de metadados totalmente gerenciado e escalonável. Com ele, as organizações descobrem, compreendem e gerenciam rapidamente todos os dados. Nesta Quest, vamos começar com algo simples - você aprenderá como pesquisar e adicionar tags a recursos de dados e metadados usando o Data Catalog. Depois que você aprender a desenvolver seus próprios modelos de tags correlacionados a dados da tabela do BigQuery, mostraremos como criar conectores do MySQL, PostgreSQL e SQLServer para o Data Catalog.

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Neste curso, você terá experiência prática aplicando conceitos avançados do LookML no Looker. Você vai aprender a usar o Liquid para personalizar e criar dimensões e medidas dinâmicas, criar tabelas dinâmicas derivadas em SQL e tabelas derivadas nativas personalizadas, e usar extensões para modularizar seu código LookML.

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This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.

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O objetivo desse curso é equipar você com o conhecimento e as ferramentas necessários para resolver os desafios enfrentados por equipes de MLOps durante o desenvolvimento e gerenciamento de modelos de IA generativa. Também queremos mostrar como a Vertex AI ajuda equipes de IA a simplificar processos de MLOps e a alcançar o sucesso em projetos de IA generativa.

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Neste curso, vamos conhecer o Vertex AI Studio, uma ferramenta para interagir com modelos de IA generativa, prototipar ideias comerciais e colocá-las em produção. Com a ajuda de um caso de uso imersivo, lições interessantes e um laboratório, você vai conhecer o ciclo de vida do comando à produção, além de usar o Vertex AI Studio para aplicativos multimodais do Gemini, design e engenharia de comandos e ajuste de modelos. O objetivo é permitir que você descubra todo o potencial da IA generativa nos seus projetos com o Vertex AI Studio.

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In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.

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Neste curso, ensinamos a criar um modelo de legenda para imagens usando aprendizado profundo. Você vai aprender sobre os diferentes componentes de um modelo de legenda para imagens, como o codificador e decodificador, e de que forma treinar e avaliar seu modelo. Ao final deste curso, você será capaz de criar e usar seus próprios modelos de legenda para imagens.

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Este curso é uma introdução à arquitetura de transformador e ao modelo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT, na sigla em inglês). Você vai aprender sobre os principais componentes da arquitetura de transformador, como o mecanismo de autoatenção, e como eles são usados para construir o modelo de BERT. Também vai conhecer as diferentes tarefas onde é possível usar o BERT, como classificação de texto, respostas a perguntas e inferência de linguagem natural. O curso leva aproximadamente 45 minutos.

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Este curso apresenta um resumo da arquitetura de codificador-decodificador, que é uma arquitetura de machine learning avançada e frequentemente usada para tarefas sequência para sequência (como tradução automática, resumo de textos e respostas a perguntas). Você vai conhecer os principais componentes da arquitetura de codificador-decodificador e aprender a treinar e disponibilizar esses modelos. No tutorial do laboratório relacionado, você vai codificar uma implementação simples da arquitetura de codificador-decodificador para geração de poesia desde a etapa inicial no TensorFlow.

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Este curso é uma introdução ao mecanismo de atenção, uma técnica avançada que permite que as redes neurais se concentrem em partes específicas de uma sequência de entrada. Você vai entender como a atenção funciona e como ela pode ser usada para melhorar o desempenho de várias tarefas de machine learning (como tradução automática, resumo de texto e resposta a perguntas).

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Descubra como transformar números brutos em decisões claras e baseadas em dados no Google Cloud. Com laboratórios práticos e cenários reais, este curso para iniciantes ensina a consultar dados no BigQuery, analisar tendências no Looker e criar relatórios interativos e compartilháveis no Data Studio.

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Neste curso, apresentamos os modelos de difusão, uma família de modelos de machine learning promissora no campo da geração de imagens. Os modelos de difusão são baseados na física, mais especificamente na termodinâmica. Nos últimos anos, eles se popularizaram no setor e nas pesquisas. Esses modelos servem de base para ferramentas e modelos avançados de geração de imagem no Google Cloud. Este curso é uma introdução à teoria dos modelos de difusão e como eles devem ser treinados e implantados na Vertex AI.

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Este é um curso de microaprendizagem introdutório que busca explicar a IA responsável: o que é, qual é a importância dela e como ela é aplicada nos produtos do Google. Ele também contém os 7 princípios de IA do Google.

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Este é um curso de microaprendizagem introdutório que busca explicar a IA generativa: o que é, como é usada e por que ela é diferente de métodos tradicionais de machine learning. O curso também aborda as ferramentas do Google que ajudam você a desenvolver apps de IA generativa.

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Este é um curso de microlearning de nível introdutório que explica o que são modelos de linguagem grandes (LLM), os casos de uso em que podem ser aplicados e como é possível fazer o ajuste de comandos para aprimorar o desempenho dos LLMs. O curso também aborda as ferramentas do Google que ajudam a desenvolver seus próprios apps de IA generativa.

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